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Conceptos como la movilidad, por el hecho de usarse a menudo, no dejan de ser abstractos para el colectivo. Si bien las ciudades activan cada cierto tiempo planes de movilidad, en la mayoría de ocasiones y salvo honrosas excepciones, no cumplen de manera eficiente su cometido. Uno de los errores más comunes en los planes de movilidad urbana es la confusión entre los conceptos de movilidad y accesibilidad.

Esto suele apreciarse en las acciones de mejora de la movilidad, ya que enfocan la accesibilidad como un simple factor que facilita en lo posible los desplazamientos, independientemente de la lógica de la planificación urbana o el estudio de posibles modificaciones futuras. Dicha confusión junto con otros errores, hacen que, salvo excepciones, los planes de movilidad  no alcancen los resultados deseados.

Es por ello importante acotar los términos de Movilidad  y Accesibilidad:

• Movilidad: Conjunto de desplazamientos tanto de personas como de mercancías en un entorno físico. Se realizan por diferentes medios, vehículos, a pie, bicicleta, etc. y en diferentes franjas horarias. El objetivo de los mismos es salvar las distancias con los lugares que satisfacen nuestros deseos o necesidades, todo ello facilitado por la accesibilidad.
• Accesibilidad: El objetivo que, en sí, persigue la movilidad a través de los medios de transporte. Además de los medios de transporte, la accesibilidad se ve influida también por factores como el desarrollo urbano o la distribución de los servicios.

Big Data en la movilidad

Ante la búsqueda de soluciones a los problemas, el primer paso es conocer y comprender los comportamientos de la población. Hasta el momento, respecto a la movilidad, los datos con los que se elaboraban los informes surgían de opiniones extraídas a través de encuestas, paneles de propuestas ciudadanas o información muy limitada a través de conteos puntuales en diversas localizaciones.

La digitalización y el análisis Big Data, permiten trabajar con grandes volúmenes de datos actualizados. Los dispositivos móviles, comparten y generan información, datos que viajan a antenas geolocalizadas. El buen procesamiento de ingentes cantidades de datos nos ofrecerá una visión detallada de la movilidad como nunca hasta ahora, con la que podremos sacar conclusiones muy ajustadas a la realidad.

El 90% de nuestro tiempo lo pasamos en compañía de dispositivos móviles, todo ello genera una huella digital. Podríamos pensar que el uso de los datos que vamos generando vulnera nuestra intimidad, aunque dichos datos en un primer momento  sean individuales, lo que realmente interesa es procesarlos de forma que describan los movimientos de multitudes y no de individuos.

Algunos ejemplos de sus aplicaciones:

Partamos de un ejemplo preciso para comprender mejor cómo se ha venido recopilando la información para intervenciones en movilidad hasta el momento, y qué oportunidades nos ofrecen las nuevas tecnologías.

La literaria ciudad de Zalacaín el Aventurero, Villa de Urbía, ha pasado en pocas décadas de ser un tranquilo pueblo vasco, a una próspera ciudad de tamaño medio. Su crecimiento rápido y desordenado, junto a su especial orografía, han desembocado en importantes problemas de tráfico. La Gerencia de Urbanismo desea implementar varias acciones para mejorar la circulación del tráfico rodado. La primera de ellas será un plan de optimización de sus líneas de autobuses. Modificar las líneas de su red de transporte público con el objetivo de aumentar su cuota de uso y paliar, en gran medida, sus problemas de tráfico, adaptando los itinerarios a las necesidades actuales.

Hasta el momento, independientemente del presupuesto y la ambición de los planes, los informes básicamente se fundamentan en encuestas a los usuarios con sus opiniones, en el nivel de tráfico en determinados lugares y durante un cierto tiempo o en el volúmen de ocupación de las diferentes líneas. La ocupación de las lineas ofrece número de usuarios y en qué paradas se suben, pero nunca qué tramos de esa línea poseen más viajeros. En definitiva, datos que aportan una información muy determinada y en torno a un grupo poblacional pequeño con respecto al que se desea influir.

Actualmente, Urbía cuenta con una poderosa herramienta para la mejora en su movilidad. Los dispositivos móviles, que junto a los sensores y herramientas de geomarketing generarán una visión de la situación de la movilidad imposible de obtener antes. Cada persona que posee un dispositivo móvil transmite información sobre sus movimientos y cuándo los efectúa. Por ejemplo, los datos móviles permiten saber si 50 empleados de una empresa, usuarios de bus, caminan en demasía hasta la parada de bus más cercana a las oficinas. Como solución se podría colocar una marquesina más próxima y con una frecuencia de paradas que se ajuste a esa necesidad. Dicha mejora se puede ver no sólo transformada en una simple facilidad para usuarios, sino que podría fomentar el uso del transporte público a otros empleados que hacían uso del transporte privado, por no ser satisfactoria la situación del transporte público respecto de sus necesidades.

La S.D Urbía ha ascendido a Primera División, con lo que la afluencia de público al estadio Municipal Tellagorri aumentará. Si se trabaja de una manera clásica, se contará con la ayuda de datos como la capacidad del estadio, asistencia media esperada y estimaciones sobre los espectadores que pueden acudir en transporte público y privado en las horas punta, etc. Gracias a los dispositivos móviles y sensores interconectados podemos responder con gran precisión a el ¿Cuántos?, ¿Desde dónde?, ¿Cómo? y ¿A qué hora? se dirigen al estadio. Información fundamental en la aplicación de operaciones especiales de llegada y de salida, en los días de partido, inclusive dependiendo de las condiciones meteorológicas o del rival.

En las instalaciones que ofrecen servicios públicos, la localización de los mismos es fundamental para favorecer o no la accesibilidad en una ciudad. La capacidad de las nuevas herramientas otorgará de manera mucho más certera diferentes puntuaciones sobre la idoneidad de la ubicación entre las posibles, mucho más ajustadas con respecto de antiguos métodos.

¿De dónde proceden los datos?

El Big Data puede obtenerse mediante datos móviles generados por los ciudadanos, datos agregados de la red y/o sensores. Todos estos datos nos permiten:

• Trabajar con datos objetivos, masivos y anónimos.
• Obtener tendencias y comportamientos grupales no individuales.
• La información es captada, no declarada.
• Información sobre la frecuencias de los mismos.
• Procedencias.
• Conclusiones relevantes.

Todos estos datos se exportan y extrapolan a soportes visuales, mapas y gráficos, que ofrecen comportamientos reales y fiables de la población estudiada, a partir de los cuales se trabaja con mapas activos de la situación de la movilidad urbana y se establecen políticas de mejora y transformación, siempre en la búsqueda de ciudades más sostenibles y habitables. Actualmente no se podría decir que se trabaja con datos en tiempo real, pero si en plazos de tiempo muy cortos aunque se avanza para que pronto sea una realidad.

Todas estas aplicaciones del Big Data son también extrapolables a la empresa privada como eficaz herramienta para sectores como la gestión turística, la seguridad pública, el control de riesgos financiero, el sector inmobiliario, las consultorías de negocios o la macroestadística.